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La era digital exige a las empresas una constante adaptación en materia de seguridad, enfrentándose a potenciales amenazas que pueden comprometer la continuidad de negocio. Esto constituye un auténtico desafío para empresas de nueva creación, como startups o pymes, cuyo presupuesto en seguridad es limitado y necesitan optimizar sus respuestas; y también para grandes organizaciones, donde suele existir una dependencia de proveedores externos para realizar análisis de riesgos precisos y de calidad, debido al enorme tiempo que estos requieren. Este Trabajo de Fin de Grado presenta una herramienta tecnológica diseñada para identificar, priorizar y cuantificar el ciberriesgo de una organización en función de sus características corporativas, su infraestructura tecnológica y su nivel de madurez. La plataforma combina una evaluación inicial mediante cuestionario con modelos de predicción basados en aprendizaje automático (ML) que, apoyados en casos sintéticos que recrean escenarios reales, estiman la probabilidad de materialización de distintos eventos de amenaza. Sobre ese conjunto de amenazas probables, se aplica la metodología FAIR para realizar un análisis cuantitativo y obtener estimaciones aproximadas de pérdida, incluidas gráficas de pérdidas anuales estimadas, que sirven de base para la toma de decisiones. El resultado es una solución accesible y escalable que permite a estas organizaciones establecer una visión estratégica de sus riesgos más plausibles y aproximar sus impactos con un nivel de detalle útil para apoyar la priorización de decisiones de seguridad de manera planificada y sostenible.
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Universidad Rey Juan Carlos

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Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2025/2026. Directores/as: Clara Contreras Nevares

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